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Datenvisualisierung – Tools & Vorgehen bei der Visualisierung von Daten

11. August 2021

Datenvisualisierung oder zu Englisch data visualisation bezeichnet die grafische Darstellung von Daten. Die Vorteile der Datenvisualisierung sind breitgefächert. Der Kernnutzen dieser Vorgehensweise liegt in der verständlichen und aufnehmbaren Darstellung von Daten. Daten können dabei zum Beispiel in Boxplot Diagrammen, Flussdiagrammen, Heatmaps und Co. dargestellt werden. Durch die Visualisierung können Entscheidungsprozesse beschleunigt und Trends frühzeitig erkannt werden.

Datenvisualisierungstools

Was sind Datenvisualisierungstools? Datenvisualisierungstools sind Programme, die Daten rendern und visuell darstellen. Dies geschieht zum Beispiel anhand von Graphen, Charts oder Heat Maps. Diese Tools erleichtern die Arbeit mit grossen Datenmengen erheblich. Die Software unterstützt den Nutzer dabei, relevante Informationen herauszufiltern und verständlich darzustellen. Zu den Tools, die häufig für die Visualisierung von Daten verwendet werden, zählen zum Beispiel Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, Google Data Studio, Carto, R und Hotjar. Beliebte Datenvisualisierungstools haben eine Reihe von Gemeinsamkeiten. Zu den wesentlichen zählen:

  • die Benutzerfreundlichkeit,
  • die Verarbeitbarkeit von grossen Datensätzen,
  • eine grosse Auswahl an Visualisierungsmöglichkeiten und
  • ein angemessenes Preis-/Leistungsverhältnis.

Datenvisualisierung mit Excel – ein bewährtes Basic Tool

Obwohl der Kernnutzen von Excel nicht in der visuellen Aufbereitung von Daten liegt, ist es nach wie vor ein beliebtes BI-Tool in Unternehmen. Es wird häufig für die Datenvisualisierung und -analyse verwendet. Die Software erleichtert von der Zusammenstellung der Datensätze bis zur Erstellung aussagekräftiger Berichte viele Tasks, die im Rahmen der Datenanalyse anfallen. Angefangen bei der bedingten Formatierung bis zur Erstellung interaktiver Grafiken bietet Excel ein relativ breites Funktionsspektrum. Häufig verwendet werden zum Beispiel Tabellen, Balkendiagramme, Tortendiagramme, Punktwolkendiagramme, Netzdiagramme und interaktive Diagramme.

Vorteile von Excel

  • Benutzerfreundlich – Die allgemein bekannte Benutzerumgebung des Windows Betriebssystems erleichtert die Nutzung des Tools. Somit liegt der Arbeitsaufwand der Datenvisualisierung nicht nur bei Mitarbeitern der IT oder der Fachabteilungen.
  • Kompatibilität mit ERP-Systemen – Das Programm ist weitgehend kompatibel mit den individuell genutzten ERP-Systemen der Unternehmen.

Nachteile von Excel

  • Datenreinheit – Excel bietet keine automatische Datenbereinigung und birgt somit die Gefahr von inkonsistenten Berechnungen.
  • Basic-Lösung – Excel bietet im Vergleich zu auf Datenvisualisierung spezialisierten Programmen einen begrenzten Funktionsumfang.
  • Grosse Datensätze – Excel ist nicht auf die Verarbeitung sehr grosser Datensätze ausgerichtet.

Microsoft Power BI

Neben Excel ist Microsoft Power BI ein beliebtes Tool für die Datenvisualisierung. Das leistungsstarke, multifunktionale Business-Analytics-Tool bietet die Möglichkeit zur Erstellung von diversen Dashboards sowie Berichten und Datenvisualisierungen. Das Programm kann auch in Verbindung mit Excel eingesetzt werden.

Vorteile von Power BI

  • Umfassende Visualisierungsmöglichkeiten – Neben den bereits integrierten Visualisierungsmöglichkeiten bietet Power BI eine Vielzahl an Visualisierungen, die zum Download bereitstehen.
  • Eignung für grosse Datensätze – Power BI ist in der Lage, grosse Datensätze zu verarbeiten.
  • Erstellung von Berichten und Analysen – Nutzer haben die Möglichkeit, professionelle Berichte zu erstellen.

Nachteile von Power BI

  • Keine duplizierten Tabellen – Mit Power BI können keine duplizierten Tabellen angezeigt werden, Informationen im Tabellenstil sind somit nicht möglich.
  • Komplexe Anwendung – Um Power BI sinnvoll nutzen zu können, sind Vorkenntnisse in dem Bereich notwendig.

Datenvisualisierung mit Analise Franci

Sofern Sie weder auf umfassende Visualisierungen verzichten, noch Ressourcen oder Zeit in die Weiterbildung auf dem Bereich der Visualisierung investieren möchten, kann Analise Franci Ihnen weiterhelfen. Analise Franci, ein interaktives Dashboard, ist eine Datenvisualisierungssoftware von Auditrium. Das Programm stellt Visualisierungen von aktuellen Daten zur Verfügung. Dabei ist kein zusätzliches internes Know-how auf dem Gebiet der Visualisierung notwendig. Während Auditrium umfassende Darstellungen liefert, können Sie visualisierte Informationen nach eigenem Belieben filtern.

Visualisierung von Daten

Unabhängig vom verwendeten Tool ist es zunächst wichtig, sich Hintergrundwissen zu den Daten, welche visualisiert werden sollen, anzueignen. Nur wenn Daten verstanden werden, können sie auch ansprechend visualisiert werden. In dieser Phase sollte auch klar sein oder herausgefunden werden, woher verwendete Daten stammen und wie verlässlich diese sind. Ehe die Daten nun visualisiert werden können, sollte sichergestellt werden, dass sie in einem geeigneten Zustand vorliegen. Dazu müssen Sie gegebenenfalls gefiltert werden oder um zusätzliche Metriken oder Datentransformationen ergänzt werden. Abhängig von der verwendeten Software kann dieser Schritt mehr oder weniger aufwendig sein. Neben der Beachtung der Datenqualität sind auch klar formulierte Ziele und die Beschränkung auf das Wesentliche Qualitätskriterien für Datenvisualisierungen. Die Auswahl der richtigen Visualisierungsmethode nimmt dabei einen besonderen Stellenwert ein.

Visualisierungsmethoden

Bei dem Begriff „Datenvisualisierung“ erscheinen zunächst meist Linien- und Balkendiagramme vor dem inneren Auge. Diese grafischen Ausführungen sind zwar häufig zu finden, sie sind jedoch nur zwei von vielen Diagrammarten. Diagrammarten werden Visualisierungsmethoden zugeordnet. Abhängig vom gewählten Programm stehen diverse Visualisierungsmethoden und somit Visualisierungstypen zur Verfügung. Derzeit sind die folgenden Visualisierungsmethoden beliebt:

  • Diagramme – Diagramme weisen eine umfassende Bandbreite auf und treten in diversen Farben und Formen auf. Zu dieser Methode zählen zum Beispiel Kuchen-, Streu- und Scatterdiagramme.
  • Karten (Maps) – Bei dieser Form der Visualisierung werden Regionen auf Karten entsprechend eingefärbt, um eine Aussage über diese zu treffen.
  • Infografiken – Infografiken stellen Gesamtzusammenhänge visuell dar. Dabei werden Text, Bilder, Diagramme und Videos verbunden und somit eine effektive Form der Datendarstellung geboten.
  • Tabellen – Eine Tabelle beschreibt eine geordnete Zusammenstellung von Text oder Daten. Diese Inhalte werden in Zeilen und Spalten gegliedert und aneinander angeordnet.
  • Interaktive Dashboards – Bei einem Dashboard handelt es sich um eine grafische Benutzeroberfläche, also eine Ansammlung von grafischen Elementen, die der Visualisierung von Daten oder der Verwaltung von Systemen dient.
  • Graphen – Graphen bestehen aus Punkten und Linien, die die Verbindung zwischen betrachteten Daten repräsentieren. Die wohl modernste Visualisierungsmethode ist das interaktive Dashboard. Dies ermöglicht die gefilterte Darstellung bereits visualisierter Daten. Somit können Informationen noch gezielter betrachtet werden. Möchte der Betrachter zum Beispiel nur die Verkaufszahlen für ein bestimmtes Produkt, einen ausgewählten Standort oder ein relevantes Jahr ansehen, so ist dies mit einem interaktiven Dashboard möglich. Manche Dashboards aktualisieren sich selbstständig und liefern somit nahezu Echtzeit-Visualisierungen. Ein Beispiel dafür ist Analise Franci.

[Diagrammarten](link)

FAQ

foto by unsplash.com

Datenvisualisierung – Tools & Vorgehen bei der Visualisierung von Daten

11. August 2021

foto by unsplash.com

Datenvisualisierung oder zu Englisch data visualisation bezeichnet die grafische Darstellung von Daten. Die Vorteile der Datenvisualisierung sind breitgefächert. Der Kernnutzen dieser Vorgehensweise liegt in der verständlichen und aufnehmbaren Darstellung von Daten. Daten können dabei zum Beispiel in Boxplot Diagrammen, Flussdiagrammen, Heatmaps und Co. dargestellt werden. Durch die Visualisierung können Entscheidungsprozesse beschleunigt und Trends frühzeitig erkannt werden.

Datenvisualisierungstools

Was sind Datenvisualisierungstools? Datenvisualisierungstools sind Programme, die Daten rendern und visuell darstellen. Dies geschieht zum Beispiel anhand von Graphen, Charts oder Heat Maps. Diese Tools erleichtern die Arbeit mit grossen Datenmengen erheblich. Die Software unterstützt den Nutzer dabei, relevante Informationen herauszufiltern und verständlich darzustellen. Zu den Tools, die häufig für die Visualisierung von Daten verwendet werden, zählen zum Beispiel Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, Google Data Studio, Carto, R und Hotjar. Beliebte Datenvisualisierungstools haben eine Reihe von Gemeinsamkeiten. Zu den wesentlichen zählen:

  • die Benutzerfreundlichkeit,
  • die Verarbeitbarkeit von grossen Datensätzen,
  • eine grosse Auswahl an Visualisierungsmöglichkeiten und
  • ein angemessenes Preis-/Leistungsverhältnis.

Datenvisualisierung mit Excel – ein bewährtes Basic Tool

Obwohl der Kernnutzen von Excel nicht in der visuellen Aufbereitung von Daten liegt, ist es nach wie vor ein beliebtes BI-Tool in Unternehmen. Es wird häufig für die Datenvisualisierung und -analyse verwendet. Die Software erleichtert von der Zusammenstellung der Datensätze bis zur Erstellung aussagekräftiger Berichte viele Tasks, die im Rahmen der Datenanalyse anfallen. Angefangen bei der bedingten Formatierung bis zur Erstellung interaktiver Grafiken bietet Excel ein relativ breites Funktionsspektrum. Häufig verwendet werden zum Beispiel Tabellen, Balkendiagramme, Tortendiagramme, Punktwolkendiagramme, Netzdiagramme und interaktive Diagramme.

Vorteile von Excel

  • Benutzerfreundlich – Die allgemein bekannte Benutzerumgebung des Windows Betriebssystems erleichtert die Nutzung des Tools. Somit liegt der Arbeitsaufwand der Datenvisualisierung nicht nur bei Mitarbeitern der IT oder der Fachabteilungen.
  • Kompatibilität mit ERP-Systemen – Das Programm ist weitgehend kompatibel mit den individuell genutzten ERP-Systemen der Unternehmen.

Nachteile von Excel

  • Datenreinheit – Excel bietet keine automatische Datenbereinigung und birgt somit die Gefahr von inkonsistenten Berechnungen.
  • Basic-Lösung – Excel bietet im Vergleich zu auf Datenvisualisierung spezialisierten Programmen einen begrenzten Funktionsumfang.
  • Grosse Datensätze – Excel ist nicht auf die Verarbeitung sehr grosser Datensätze ausgerichtet.

Microsoft Power BI

Neben Excel ist Microsoft Power BI ein beliebtes Tool für die Datenvisualisierung. Das leistungsstarke, multifunktionale Business-Analytics-Tool bietet die Möglichkeit zur Erstellung von diversen Dashboards sowie Berichten und Datenvisualisierungen. Das Programm kann auch in Verbindung mit Excel eingesetzt werden.

Vorteile von Power BI

  • Umfassende Visualisierungsmöglichkeiten – Neben den bereits integrierten Visualisierungsmöglichkeiten bietet Power BI eine Vielzahl an Visualisierungen, die zum Download bereitstehen.
  • Eignung für grosse Datensätze – Power BI ist in der Lage, grosse Datensätze zu verarbeiten.
  • Erstellung von Berichten und Analysen – Nutzer haben die Möglichkeit, professionelle Berichte zu erstellen.

Nachteile von Power BI

  • Keine duplizierten Tabellen – Mit Power BI können keine duplizierten Tabellen angezeigt werden, Informationen im Tabellenstil sind somit nicht möglich.
  • Komplexe Anwendung – Um Power BI sinnvoll nutzen zu können, sind Vorkenntnisse in dem Bereich notwendig.

Datenvisualisierung mit Analise Franci

Sofern Sie weder auf umfassende Visualisierungen verzichten, noch Ressourcen oder Zeit in die Weiterbildung auf dem Bereich der Visualisierung investieren möchten, kann Analise Franci Ihnen weiterhelfen. Analise Franci, ein interaktives Dashboard, ist eine Datenvisualisierungssoftware von Auditrium. Das Programm stellt Visualisierungen von aktuellen Daten zur Verfügung. Dabei ist kein zusätzliches internes Know-how auf dem Gebiet der Visualisierung notwendig. Während Auditrium umfassende Darstellungen liefert, können Sie visualisierte Informationen nach eigenem Belieben filtern.

Visualisierung von Daten

Unabhängig vom verwendeten Tool ist es zunächst wichtig, sich Hintergrundwissen zu den Daten, welche visualisiert werden sollen, anzueignen. Nur wenn Daten verstanden werden, können sie auch ansprechend visualisiert werden. In dieser Phase sollte auch klar sein oder herausgefunden werden, woher verwendete Daten stammen und wie verlässlich diese sind. Ehe die Daten nun visualisiert werden können, sollte sichergestellt werden, dass sie in einem geeigneten Zustand vorliegen. Dazu müssen Sie gegebenenfalls gefiltert werden oder um zusätzliche Metriken oder Datentransformationen ergänzt werden. Abhängig von der verwendeten Software kann dieser Schritt mehr oder weniger aufwendig sein. Neben der Beachtung der Datenqualität sind auch klar formulierte Ziele und die Beschränkung auf das Wesentliche Qualitätskriterien für Datenvisualisierungen. Die Auswahl der richtigen Visualisierungsmethode nimmt dabei einen besonderen Stellenwert ein.

Visualisierungsmethoden

Bei dem Begriff „Datenvisualisierung“ erscheinen zunächst meist Linien- und Balkendiagramme vor dem inneren Auge. Diese grafischen Ausführungen sind zwar häufig zu finden, sie sind jedoch nur zwei von vielen Diagrammarten. Diagrammarten werden Visualisierungsmethoden zugeordnet. Abhängig vom gewählten Programm stehen diverse Visualisierungsmethoden und somit Visualisierungstypen zur Verfügung. Derzeit sind die folgenden Visualisierungsmethoden beliebt:

  • Diagramme – Diagramme weisen eine umfassende Bandbreite auf und treten in diversen Farben und Formen auf. Zu dieser Methode zählen zum Beispiel Kuchen-, Streu- und Scatterdiagramme.
  • Karten (Maps) – Bei dieser Form der Visualisierung werden Regionen auf Karten entsprechend eingefärbt, um eine Aussage über diese zu treffen.
  • Infografiken – Infografiken stellen Gesamtzusammenhänge visuell dar. Dabei werden Text, Bilder, Diagramme und Videos verbunden und somit eine effektive Form der Datendarstellung geboten.
  • Tabellen – Eine Tabelle beschreibt eine geordnete Zusammenstellung von Text oder Daten. Diese Inhalte werden in Zeilen und Spalten gegliedert und aneinander angeordnet.
  • Interaktive Dashboards – Bei einem Dashboard handelt es sich um eine grafische Benutzeroberfläche, also eine Ansammlung von grafischen Elementen, die der Visualisierung von Daten oder der Verwaltung von Systemen dient.
  • Graphen – Graphen bestehen aus Punkten und Linien, die die Verbindung zwischen betrachteten Daten repräsentieren. Die wohl modernste Visualisierungsmethode ist das interaktive Dashboard. Dies ermöglicht die gefilterte Darstellung bereits visualisierter Daten. Somit können Informationen noch gezielter betrachtet werden. Möchte der Betrachter zum Beispiel nur die Verkaufszahlen für ein bestimmtes Produkt, einen ausgewählten Standort oder ein relevantes Jahr ansehen, so ist dies mit einem interaktiven Dashboard möglich. Manche Dashboards aktualisieren sich selbstständig und liefern somit nahezu Echtzeit-Visualisierungen. Ein Beispiel dafür ist Analise Franci.

[Diagrammarten](link)

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